(57)【要約】  学習サンプル用データ抽出部１４０が複数のカテゴリにわたってサンプルメールを抽出し、学習サンプル選定部１５０が、サンプルメールの選定総数の上限値とサンプルメールの選定基準が示される学習サンプル選定規則１９０に基づき、サンプルメールの選定総数が前記上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、学習サンプル用データ抽出部１４０により抽出されたサンプルメールの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに学習部１６０の学習に用いられるサンプルメールを選定する。
2011052025.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類ルールに従って、データを複数カテゴリのうちのいずれかのカテゴリに分類する分類部と、
サンプルデータを用いた学習を行って、前記分類部が用いる分類ルールを新たに生成する学習部と、
前記学習部の学習に用いるサンプルデータをカテゴリごとに抽出するサンプルデータ抽出部と、
サンプルデータの選定総数の上限値とサンプルデータの選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を記憶するサンプルデータ選定基準情報記憶部と、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、前記サンプルデータ抽出部により抽出されたサンプルデータの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに前記学習部の学習に用いるサンプルデータを選定するサンプルデータ選定部とを有することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記サンプルデータ選定基準情報記憶部は、
サンプルデータの選定総数を前記上限値に一致させカテゴリ間の選定数の差を最小にするという選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を記憶しており、
前記サンプルデータ選定部は、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値に一致しカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリＡのサンプルデータの抽出数がａ個であり、カテゴリＢのサンプルデータの抽出数がｂ個であり、サンプルデータの選定総数の上限値がｃ個であり、ｃ≦ａ＋ｂである場合に、
１）ａ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ａ
ｂ’＝ｃ−ａ
２）ｂ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ｂ
ｂ’＝ｃ−ｂ
３）上記１）、２）以外のときに、
ａ’＝ｃ／２
ｂ’＝ｃ／２
によりカテゴリＡの選定数ａ’及びカテゴリＢの選定数ｂ’を計算することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記サンプルデータ選定基準情報記憶部は、
サンプルデータの選定総数を前記上限値の範囲で最大とし全てのカテゴリで選定数を同数とするという選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を記憶しており、
前記サンプルデータ選定部は、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲で最大となり全てのカテゴリで同数となる選定数を計算することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリＡのサンプルデータの抽出数がａ個であり、カテゴリＢのサンプルデータの抽出数がｂ個であり、サンプルデータの選定総数の上限値がｃ個であり、ｃ≦ａ＋ｂである場合に、
１）ａ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ａ
ｂ’＝ａ
２）ｂ＜ｃ／２のとき
ａ’＝ｂ
ｂ’＝ｂ
３）上記１）、２）以外のときに、
ａ’＝ｃ／２
ｂ’＝ｃ／２
によりカテゴリＡの選定数ａ’及びカテゴリＢの選定数ｂ’を計算することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記サンプルデータ選定部は、
前記サンプルデータ抽出部により抽出されたサンプルデータの抽出総数がサンプルデータの選定総数の上限値未満である場合は、サンプルデータの選定総数がサンプルデータの抽出総数の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種の属性を持つ複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でサンプルデータの属性の種類数が最大となり属性間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、対応するカテゴリの複数のサンプルデータの中から、前記複数のサンプルデータに含まれている全ての属性について属性ごとに１つのサンプルデータを選択し、
選択したサンプルデータの数がカテゴリに指定されている選定数以上であれば、選択したサンプルデータの中から選定数に一致するようにランダムに学習に用いるサンプルデータを選定し、
選択したサンプルデータの数がカテゴリに指定されている選定数未満であれば、選択したサンプルデータを学習に用いるサンプルデータとして選定するとともに、未選択のサンプルデータの中から前記未選択のサンプルデータに含まれている全ての属性について属性ごとに１つのサンプルデータを選択して不足分のサンプルデータを選定することを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記サンプルデータ抽出部は、
各々に日時情報が設定されている複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
同一属性のサンプルデータが複数存在する場合に、日時情報に示される日時が新しい順にサンプルデータを選択することを特徴とする請求項８に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種のタイトルが示される複数のサンプルデータを抽出し、
前記データ処理装置は、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でタイトルの種類数が最大となりタイトル間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種のデータ作成者が示される複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でデータ作成者の種類数が最大となりデータ作成者間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種のドメインに属する複数のメールアドレスが示される複数の電子メールを複数のサンプルデータとして抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でドメインの種類数が最大となりドメイン間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種のアプリケーションプログラムに対応付けられている複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でアプリケーションプログラムの種類数が最大となりアプリケーションプログラム間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項１４】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種の文字コードで作成された複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内で文字コードの種類数が最大となり文字コード間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項１５】
前記分類部は、
周期ごとに入力されるデータを複数カテゴリのいずれかのカテゴリに分類し、
前記サンプルデータ選定基準情報記憶部は、
各周期で入力されたデータ数に所定の比率を乗じた値をサンプルデータの選定総数とするサンプルデータ選定基準情報を記憶しており、
前記サンプルデータ選定部は、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、周期ごとに、入力されたデータ数に前記所定の比率を乗じた値をサンプルデータの選定総数として計算し、計算したサンプルデータの選定総数を用いて、前記学習部の学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１６】
コンピュータが、分類ルールに従って、データを複数カテゴリのうちのいずれかのカテゴリに分類し、
前記コンピュータが、サンプルデータを用いた学習を行って、データの分類に用いる分類ルールを新たに生成し、
前記コンピュータが、前記学習に用いるサンプルデータをカテゴリごとに抽出し、
サンプルデータの選定総数の上限値とサンプルデータの選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報に基づき、前記コンピュータが、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、抽出されたサンプルデータの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１７】
分類ルールに従って、データを複数カテゴリのうちのいずれかのカテゴリに分類する分類処理と、
サンプルデータを用いた学習を行って、前記分類処理に用いる分類ルールを新たに生成する学習処理と、
前記学習処理の学習に用いるサンプルデータをカテゴリごとに抽出するサンプルデータ抽出処理と、
サンプルデータの選定総数の上限値とサンプルデータの選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を読み出す読み出し処理と、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、前記サンプルデータ抽出処理により抽出されたサンプルデータの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに前記学習処理の学習に用いるサンプルデータを選定するサンプルデータ選定処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを複数のカテゴリのいずれかに分類する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
データを複数のカテゴリへ自動的に分類するための方式の１つとして、機械学習による自動分類が良く用いられる。
以下では、文書データ（以下、単に文書ともいう）を例として機械学習による自動分類技術を説明する。【０００３】
機械学習を用いた文書自動分類方式では、予め複数の分類カテゴリに分けられた学習サンプル文書を用いて、カテゴリごとの特徴を学習し、その学習結果に基づいて分類対象文書の分類を行う。
したがって、機械学習による文書分類の精度は学習サンプル文書に依存する。
特許文献１においては、学習サンプル文書を実験的に分類し、分類間違いの文書を選別して除去し、分類ルールを改善することで、分類精度を高めるための技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２０２９８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１のような方法では、正しく分類された学習サンプル文書を大量に集めるには人手の手間がかかるという課題がある。
また、機械学習を用いた文書分類を適用するシステムにおいて、機械学習に使用できる時間に制約があり学習サンプル件数をユーザ側で決定したいとき、特許文献１のような方法では人手による学習サンプルの選定作業が必要となるという課題がある。【０００６】
また、分類カテゴリ間の学習サンプル件数差が大きい場合、使用するアルゴリズムによっては機械学習がうまく行えず、結果として分類精度が低下するという課題がある。【０００７】
また、学習サンプル文書の中に重複した内容の文書が多く含まれる場合、これらの文書を全て学習させることは非効率であり、機械学習に使用できる時間を有効活用できないという課題がある。
限られた時間内で分類精度の高い分類ルールを生成させるためには、可能な限り内容や形式の異なる文書を多く学習させることが望ましいが、特許文献１のような方法では人手による学習サンプルの選定作業が必要となるという課題がある。【０００８】
この発明は、上記のような課題を解決することを主な目的の一つとしており、人手による手間をかけることなく効率的な学習が行えるようなサンプルデータの選定を自動で行い、短時間の機械学習で分類精度を高めることができるデータ分類技術を提供することが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係るデータ処理装置は、
分類ルールに従って、データを複数カテゴリのうちのいずれかのカテゴリに分類する分類部と、
サンプルデータを用いた学習を行って、前記分類部が用いる分類ルールを新たに生成する学習部と、
前記学習部の学習に用いるサンプルデータをカテゴリごとに抽出するサンプルデータ抽出部と、
サンプルデータの選定総数の上限値とサンプルデータの選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を記憶するサンプルデータ選定基準情報記憶部と、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、前記サンプルデータ抽出部により抽出されたサンプルデータの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに前記学習部の学習に用いるサンプルデータを選定するサンプルデータ選定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、サンプルデータの選定総数が上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、抽出されたサンプルデータの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに学習に用いるサンプルデータを選定するため、人手をかけることなく機械学習での分類精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１に係るシステム構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係るメールアーカイブ装置の構成例を示す図。
【図３】実施の形態１に係るメール分類装置の動作例を示すフローチャート図。
【図４】実施の形態１に係る学習サンプル選定部の動作例を示すフローチャート図。
【図５】実施の形態１に係るサンプルメール選定動作の具体例を示すフローチャート図。
【図６】実施の形態１に係るサンプルメール選定動作の具体例を示すフローチャート図。
【図７】実施の形態２に係る文書アーカイブ装置の構成例を示す図。
【図８】実施の形態１及び２に係るメール分類装置及び文書分類装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下の説明では、メールアーカイブシステムにおいて電子メール（以下、単にメールともいう）を分類する例と、文書アーカイブシステムにおいて文書データを分類する例を説明するが、この発明に係るデータ処理技術は、メールアーカイブシステムにおけるメール分類および文書アーカイブシステムにおける文書データの分類に限定されるものではなく、一般的な文書分類システムにおいて適用可能である。
【００１３】
また、以下では、各カテゴリの学習サンプル件数や文書情報を考慮して学習サンプル選定規則を予め定めておくことにより、人手による手間をかけることなく効率的な学習が行えるような学習サンプル文書の選定を自動で行い、短時間の機械学習で分類精度を高めることができるデータ処理技術を説明する。
【００１４】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係るメールアーカイブシステムの構成例を示す。
図１では、それぞれユーザ端末とメールサーバが含まれる３つの組織が示されている。
各組織には、各組織の識別子であるドメインが設定されている。
各組織に含まれるユーザ端末には、所属する組織のドメインが含まれるメールアドレスが設定されている。
また、メールサーバは、メールを受信するとともに、受信したメールの宛先アドレスに含まれているドメインを解析して、受信したメールの転送先を判断する。
【００１５】
図１においては、便宜上、メールのドメインが対象組織ドメイン、２つの対象組織外ドメインにより構成されるが、図１のドメイン構成に限定される必要はなく、任意のドメイン構成を用いることが可能である。
【００１６】
対象組織ドメインは、本実施の形態のメールアーカイブシステムが導入される組織３０１に固有のドメインである。
組織３０１としては、例えば、企業や、官庁、役所等の公的機関、その他団体、あるいは、その内部組織（事業所、支所など）など、固有のドメインを持つ組織が当てはまる。
また、２つの対象組織外ドメインは、共に組織３０１ではない組織３０２及び組織３０３の固有ドメインであり、互いに異なるドメインである。
【００１７】
図１の構成において、組織３０１には、メールサーバ３１１、ユーザ端末３２１が含まれる。
組織３０２には、メールサーバ３１２、ユーザ端末３２２が含まれる。
組織３０３には、メールサーバ３１３、ユーザ端末３２３が含まれる。
各組織のメールサーバ３１１、３１２、３１３は、ネットワーク３３０を通じて接続される。
ユーザ端末３２１、３２２、３２３は、メールサーバ３１１、３１２、３１３およびネットワーク３３０を通じてメールを送受信することができる。
なお、ユーザ端末数やメールサーバの構成については、図１の構成に限らず、任意のユーザ端末数、任意の構成のメールサーバを適用可能である。
【００１８】
図１の構成において、メールサーバ３１１は、メールアーカイブ装置２００に接続されている。
メールアーカイブ装置２００には、メール分類装置１００が含まれる。
メール分類装置１００は、データ処理装置の例である。
【００１９】
図２は、本実施の形態に係るメールアーカイブ装置２００の構成例を示す。
【００２０】
メールアーカイブ装置２００は、メール蓄積用データベース２１０、およびメール分類装置１００を備える。
メールアーカイブ装置２００は、メールサーバ３１１を通過しようとする新規入力メール２０１を複製し、メール蓄積用データベース２１０に蓄積する。
メールの複製は、メールサーバ３１１で行われてもよい。
メール分類装置１００は、メール蓄積用データベース２１０に蓄積されたメールを複数の分類カテゴリに分類する。
分類結果は、分類結果蓄積用データベース１３０に蓄積される。
なお、メール蓄積用データベース２１０に蓄積されたメールには、メールを一意に識別可能とするためのメールＩＤが付与されており、このメールＩＤによりメール蓄積用データベース２１０に蓄積されたメールと分類結果蓄積用データベース１３０に蓄積されたメール分類結果とが対応付けられる。
システム管理者は、メール蓄積用データベース２１０、および分類結果蓄積用データベース１３０に問い合わせを行うことで、メールの分類結果の参照、および分類結果をキーとしたメール検索が可能である。
メール分類装置１００をシステム管理者により設定された周期毎に起動し、起動周期の間にメール蓄積用データベース２１０に蓄積されたメールを分類対象とすることで、継続的に入力されるメール全てに対して分類処理を行うような運用が可能である。
【００２１】
メール分類装置１００は、分類対象データ抽出部１１０、分類部１２０、分類結果蓄積用データベース１３０、学習サンプル用データ抽出部１４０、学習サンプル選定部１５０、学習部１６０、分類ルール記憶部１７０、条件規則記憶部１９５から構成される。
条件規則記憶部１９５には、複数の分類カテゴリに対する学習サンプル抽出条件１８０、および、学習サンプル選定規則１９０が記憶されている。
学習サンプル選定規則１９０には、サンプル合計件数上限値決定規則１９１、サンプル件数決定規則１９２及びサンプル選定規則１９３が含まれる。
分類カテゴリ数に特別な制限はなく、２以上の任意の自然数が設定可能である。
学習サンプル抽出条件１８０、および、学習サンプル選定規則１９０はシステムの管理者等により設定される。
【００２２】
分類対象データ抽出部１１０は、メール蓄積用データベース２１０への問い合わせ文をメール蓄積用データベース２１０に発行し、問い合わせ文に対応するメールをメール蓄積用データベース２１０から分類対象メールとして抽出する。
【００２３】
分類部１２０は、学習部１６０で生成された分類ルール（分類ルール記憶部１７０に記憶されている）を使用して、分類対象データ抽出部１１０により抽出された分類対象メールを複数の分類カテゴリのうちのいずれかの分類カテゴリに分類し、分類結果をメールＩＤと関連付けて、分類結果蓄積用データベース１３０に蓄積する。
【００２４】
学習サンプル用データ抽出部１４０は、メール蓄積用データベース２１０に蓄積済みのメールであり、かつ分類済みのメールの中から、学習部１６０の学習に使用する学習サンプルの候補となるメール（サンプルデータ）を学習サンプル用メールとしてカテゴリごとに抽出する。
なお、以下では、学習サンプル用メールをサンプルメールともいう。一方、学習部１６０の学習用に選定されたサンプルメールを学習サンプルと呼ぶ。
ある分類カテゴリの学習サンプル用メールとして抽出されるメールは、対応する分類カテゴリの学習サンプル抽出条件１８０に合致するメールである。
この際、学習サンプル用メールを新たにメール蓄積用データベース２１０から取り出すのではなく、分類対象データ抽出部１１０で抽出したメールを流用することで、メール蓄積用データベース２１０からメールを抽出する時間を削減することができる。
なお、学習サンプル用データ抽出部１４０は、サンプルデータ抽出部の例である。
【００２５】
学習サンプル抽出条件１８０に、例えば正規表現による検索式を含ませることができる。
正規表現とすることで、単純なキーワードに加え、より複雑なパターンを検索することが可能となり、学習サンプル抽出条件１８０の柔軟性を向上させることができる。
【００２６】
学習サンプル用データ抽出部１４０で使用する学習サンプル抽出条件１８０はまた、メールの属性を抽出し、照合するものであっても良い。
Ｒｅｑｕｅｓｔ  Ｆｏｒ  Ｃｏｍｍｅｎｔｓ（ＲＦＣ）２８２２にて定義されるヘッダフィールドやＲＦＣ２８２１にて定義されるエンベロープ、あるいは、メールサーバシステム毎に独自に定義されるヘッダフィールドなどを用いる。
ヘッダフィールドの例としては、Ｆｒｏｍ、Ｔｏ、Ｃｃ（送信者、受信者、同報受信者アドレス）や、Ｓｕｂｊｅｃｔ（件名）、Ｄａｔｅ（送信日時）、Ｒｅｃｅｉｖｅｄ（受信日時）などがある。
【００２７】
学習サンプル用データ抽出部１４０で使用する学習サンプル抽出条件１８０はまた、メールの添付ファイルのファイル名や添付ファイル内のテキストを抽出して照合を行うものであってもよい。
ＲＦＣ２０４５−２０４９で定義されているＭｕｌｔｉｐｕｒｐｏｓｅ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｍａｉｌ  Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ（ＭＩＭＥ）の形式などによってエンコードされている添付ファイルの場合、ＭＩＭＥヘッダから添付ファイル名を抽出することが可能であり、またボディをデコードして添付ファイルを抽出し、その添付ファイルからテキストを抽出することが可能である。
【００２８】
学習サンプル選定部１５０は、学習サンプル選定規則１９０に則って、学習部１６０において実際に機械学習に使用する学習サンプルを選定する。
【００２９】
学習サンプル選定規則１９０は、サンプル合計件数上限値決定規則１９１、サンプル件数決定規則１９２、および、サンプル選定規則１９３の３つの規則から構成される。
サンプル合計件数上限値決定規則１９１は、機械学習に使用する全分類カテゴリの学習サンプルの合計件数（サンプルデータの選定総数）の上限値が示される規則である。
サンプル件数決定規則１９２は、サンプル合計件数上限値決定規則１９１に基づいて決定された学習サンプル合計件数上限値を元に、機械学習に使用するサンプルメール件数を分類カテゴリ毎に決定するための規則である。
サンプル選定規則１９３は、サンプル件数決定規則１９２に基づいて決定された分類カテゴリ毎のサンプル件数となるように、分類カテゴリ毎のサンプルメールを選定するための規則である。
サンプル合計件数上限値決定規則１９１、サンプル件数決定規則１９２、サンプル選定規則１９３は、このように、学習サンプルの選定総数の上限値とサンプルメールの選定基準が示されており、サンプルデータ選定基準情報の例に相当する。
また、条件規則記憶部１９５は、サンプルデータ選定基準情報の例に相当するこれらの規則を記憶しており、サンプルデータ選定基準情報記憶部の例となる。
【００３０】
そして、学習サンプル選定部１５０は、学習サンプル選定規則１９０に基づき、サンプルメールの選定総数が上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、学習サンプル用データ抽出部１４０により抽出されたサンプルメールの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに学習部１６０の学習に用いる学習サンプルを選定する。
上記のように、学習サンプル選定部１５０は、サンプルメールの選定総数が上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算するが、「カテゴリ間の差が最小」とは、カテゴリ数が２つの場合は、２つのカテゴリの間の差が最小ということを意味する。
カテゴリ数が３つ以上の場合は、選定数が最大のカテゴリと選定数が最小のカテゴリの間の差が最小であることを意味する。
学習サンプル選定部１５０は、サンプルデータ選定部の例である。
【００３１】
学習部１６０は、学習サンプル用データ抽出部１４０、および、学習サンプル選定部１５０によりカテゴリ毎に抽出、選定されたメールをそれぞれのカテゴリの学習サンプルとして入力し、入力した学習サンプルを用いて、分類部１２０の分類に使用される分類ルールを生成する。
【００３２】
分類部１２０および学習部１６０では、一般に知られている任意の機械学習を用いた文書分類方法を用いることができる。
また、複数の機械学習を用いた文書分類方法を用いることもできる。
【００３３】
次に、メール分類装置１００の動作を図３を用いて説明する。
【００３４】
システム管理者等により予め設定された起動周期にあわせて、メール分類装置１００が起動される（Ｓ１０１）。
分類対象データ抽出部１１０は、メール分類装置１００の前回起動時から今回起動時までの１周期の間にメール蓄積用データベース２１０に蓄積されたメールを分類対象メールとして抽出する（Ｓ１０２）。
分類部１２０は、分類対象メールとして抽出されたメールを分類ルールに従っていずれかの分類カテゴリへと分類し、分類結果を分類結果蓄積用データベース１３０に蓄積する（Ｓ１０３）（分類処理）。
学習サンプル用データ抽出部１４０は、分類カテゴリ毎に設定された学習サンプル抽出条件１８０を用いて学習サンプル用メールを抽出する（Ｓ１０４）（サンプルデータ抽出処理）。
学習サンプル選定部１５０は、学習サンプル選定規則１９０を条件規則記憶部１９５から読み出す（読み出し処理）とともに、学習サンプル用メールの中から実際に機械学習に使用する学習サンプルを分類カテゴリ毎に選定する（Ｓ１０５）（サンプルデータ選定処理）。
学習部１６０は、分類カテゴリ別に抽出、選定された学習サンプルを学習し、分類ルールを生成、または更新する（Ｓ１０６）（学習処理）。
以上の一連の動作を、メール分類装置１００の起動周期毎に繰り返す。
【００３５】
学習サンプル選定部１５０の動作（Ｓ１０５）を図４を用いてより詳細に説明する。
【００３６】
まず、学習サンプル選定部１５０は、サンプル合計件数上限値決定規則１９１により、全分類カテゴリにおける学習サンプル合計件数の上限値を決定する（Ｓ２０１）。
次に、学習サンプル選定部１５０は、サンプル件数決定規則１９２により、Ｓ２０１で決定された学習サンプル合計件数上限値を元に機械学習に使用する分類カテゴリ毎のサンプルメール件数を決定する（Ｓ２０２）。
最後に、学習サンプル選定部１５０は、サンプル選定規則１９３により、Ｓ２０２で決定された分類カテゴリ毎のサンプルメール件数となるように、分類カテゴリ毎に選定するサンプルメールを決定する（Ｓ２０３）。
【００３７】
サンプル合計件数上限値決定規則１９１は、メール分類装置１００が機械学習に割り当て可能な時間を考慮してシステム管理者等が定める。以下に具体例を挙げる。
【００３８】
メール分類装置１００が１回の機械学習に割り当てる時間を固定時間としたい場合、メール１件当たりの平均学習処理時間と機械学習に割り当て可能な総時間から機械学習可能なメール件数が算出可能である。
従って、ここで算出されたメール件数を学習サンプル合計件数の上限値として定数で与えることにより、常に、時間内に機械学習が完了することが保障される。
メールアーカイブ装置２００は、定まった起動周期毎に起動するため、起動時間によっては新規入力メール２０１の件数が学習サンプル合計件数上限値として与えた定数に満たないことがある。
この場合は、新規入力メール２０１の件数を学習サンプル合計件数の上限値として与え直せばよい。
【００３９】
また、学習サンプル合計件数の上限値を新規入力メール２０１の件数に対する割合として定めても良い。
つまり、サンプル合計件数上限値決定規則１９１に、各周期で入力された分類対象メールの件数に所定の比率を乗じた値をサンプル合計件数上限値とする規則を定義し、学習サンプル選定部１５０は、サンプル合計件数上限値決定規則１９１に基づき、周期ごとに、入力された分類対象メールの件数に所定の比率を乗じた値をサンプル合計件数上限値として計算し、計算したサンプル合計件数上限値を用いて学習サンプルを選定するようにしてもよい。
このようにすることで、学習サンプル合計件数の上限値を定数として与えるのではなく、新規入力メール２０１の件数に応じて変化させることが可能となる。
メール分類装置１００に入力される新規入力メール２０１の件数は起動周期によって異なるが、１日を通して入力されるメール件数の合計はある程度定まっている場合、上記のように学習サンプル合計件数の上限値を設定することで、１日を通してシステムが機械学習に割り当てる時間はほぼ一定値となる。
また、このように学習サンプル合計件数の上限値を設定することで、１日を通してシステムに入力されるメールから偏りなく満遍に学習サンプルを選定することが可能となる。
【００４０】
サンプル件数決定規則１９２は、システムの特性に応じてシステム管理者等が定める。以下に具体例を挙げる。
以下の説明では、分類カテゴリがカテゴリＡとカテゴリＢの２つのときの例を示すが、カテゴリ数が３以上の場合も同様の規則を与えることが可能である。
【００４１】
学習サンプル用データ抽出部１４０により抽出されるカテゴリＡのメールの件数をａ件とし、カテゴリＢのメールの件数をｂ件とする。
また、サンプル合計件数上限値決定規則１９１による上限値をｃ（≦ａ＋ｂ）件とする。
このとき、以下の基準を示すサンプル件数決定規則１９２を設け、学習サンプル選定部１５０は以下の基準により、カテゴリＡのサンプルメールの選定件数ａ’とカテゴリＢのサンプルメールの選定件数ｂ’を計算する。
【００４２】
１）ａ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ａ
ｂ’＝ｃ−ａ
２）ｂ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ｂ
ｂ’＝ｃ−ｂ
３）上記１）、２）以外のときに、
ａ’＝ｃ／２
ｂ’＝ｃ／２
【００４３】
このようにすることで、学習サンプル合計件数が上限値ｃとなるという条件の下で、カテゴリＡの学習サンプル件数（ａ’）とカテゴリＢの学習サンプル件数（ｂ’）の差が最小となるようにサンプルメール件数を設定することができる。
一般に、分類カテゴリ毎の学習サンプル件数差が小さいほど、機械学習を使用した文書分類は精度が上がることが知られているため、上記規則によりメール分類の精度を高めることができる。
【００４４】
なお、上述したように、学習サンプル合計件数上限値を定数とした場合は、新規入力メール２０１の件数（ａ＋ｂ）が学習サンプル合計件数上限値として与えた定数に満たないことがあるが、この場合は、上述のように、学習サンプル合計件数の上限値（ｃ）が新規入力メール２０１の件数（ａ＋ｂ）に変更される（ｃ＝ａ＋ｂ）。
また、学習サンプル合計件数上限値を新規入力メール２０１の件数に対する割合とする場合は、常にｃ≦ａ＋ｂとなる。
従って、ａ、ｂ、ｃの関係は、必ずｃ≦ａ＋ｂとなり、上記の規則を適用することができる。
このように、学習サンプル用データ抽出部１４０により抽出されたサンプルメールの抽出総数がサンプルメールの合計件数の上限値（定数）未満である場合は、サンプルメールの合計件数がサンプルメールの抽出総数の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算する。
【００４５】
また、以下の基準を示すサンプル件数決定規則１９２を設け、学習サンプル選定部１５０は以下の基準により、カテゴリＡのサンプルメールの選定件数ａ’とカテゴリＢのサンプルメールの選定件数ｂ’を計算するようにしてもよい。
【００４６】
１）ａ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ａ
ｂ’＝ａ
２）ｂ＜ｃ／２のとき
ａ’＝ｂ
ｂ’＝ｂ
３）上記１）、２）以外のときに、
ａ’＝ｃ／２
ｂ’＝ｃ／２
【００４７】
これは、カテゴリＡの学習サンプル件数とカテゴリＢの学習サンプル件数が常に等しくなるという条件の下で、学習サンプル合計件数が上限値ｃに最も近づくような規則となっている。
この規則は、カテゴリＡとカテゴリＢの学習サンプルが共に十分に入手可能な場合に有効である。
【００４８】
また、以下の基準を示すサンプル件数決定規則１９２を設け、学習サンプル選定部１５０は以下の基準により、カテゴリＡのサンプルメールの選定件数ａ’とカテゴリＢのサンプルメールの選定件数ｂ’を計算するようにしてもよい。
【００４９】
ａ’＝（ａ＊ｃ）／（ａ＋ｂ）
ｂ’＝（ｂ＊ｃ）／（ａ＋ｂ）
【００５０】
これは、元々の学習サンプル件数ａ、ｂの比率を保ち、かつ、学習サンプル合計件数が上限値ｃと等しくなるような規則となっている。
【００５１】
サンプル選定規則１９３は、システムの特性に応じてシステム管理者等が定める。
例えば、学習サンプル用データ抽出部１４０により抽出されたメールの中から、サンプル件数決定規則１９２により決定された分類カテゴリ毎のサンプル件数となるように分類カテゴリ毎のサンプルメールをランダムに選定する、あるいは、送信日時情報がサンプルメールに設けられている場合は送信日時情報に示される日時が新しいものから順に選定するなどの規則を定めることができる。
【００５２】
好ましくは、各分類カテゴリにおいて、同一の属性（例えば、メールの件名（タイトル））を持つサンプルメールが選定される回数を最小にし、かつ、各属性を持つサンプルメール件数の分散が最小となるように、という条件の下で、サンプルメールを選定してもよい。
つまり、学習サンプル用データ抽出部１４０が、一つのカテゴリに対して、複数種の属性（メールの件名（タイトル））を持つ複数のサンプルメールを抽出し、学習サンプル選定部１５０が、カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でサンプルメールの属性の種類数が最大となり属性間のサンプルメール選定数の差が最小となるように学習サンプルメールを選定する。
ここで、「属性間のサンプルメール選定数の差が最小」とは、属性の種類数が２つの場合は、２つのカテゴリの間の差が最小ということを意味する。
属性の種類数が３つ以上の場合は、選定数が最大の属性と選定数が最小の属性の間の差が最小であることを意味する。
属性の例をメールの件名とする場合における具体的な動作例を図５を用いて説明する。
【００５３】
図５では、あるカテゴリからＮ件のメールを選定する動作を説明する。
学習サンプル用データ抽出部１４０によりこのカテゴリのサンプルとして抽出されたメール群をＭで表す。
まず、学習サンプル選定部１５０は、同一件名のメールを２回以上選定しないようにメールを最大数選定する（Ｓ３０１）。
選定したメールの件数がＮ以上であれば（Ｓ３０２）、学習サンプル選定部１５０は、Ｎ件になるようにランダムにメールを選定し終了する（Ｓ３０３）。
選定したメールの件数がＮより小さければ（Ｓ３０２）、学習サンプル選定部１５０は、選定したメールを選定済みと確定し（Ｓ３０４）、Ｍから確定済みメールの件数を除外し（Ｓ３０５）、Ｓ３０１へ戻る。
そして、学習サンプル選定部１５０は、確定済みメールの件数がＮになるまで処理を繰り返す。
【００５４】
このように、学習サンプル選定部１５０は、カテゴリごとに、複数のサンプルメールの中から、全ての属性（件名）について属性ごとに１つのサンプルメールを選択し、選択したサンプルメールの数がカテゴリに指定されている選定数（上記の例ではＮ）以上であれば、選択したサンプルメールの中から選定数に一致するようにランダムに学習に用いるサンプルデータを選定する（Ｓ３０３）。
一方、選択したサンプルメールの数がカテゴリに指定されている選定数未満であれば、学習サンプル選定部１５０は、選択したサンプルメールを学習に用いるサンプルメールとして選定する（Ｓ３０４）とともに、未選択のサンプルメールの中から未選択のサンプルメールに含まれている全ての属性について属性ごとに１つのサンプルメールを選択して不足分のサンプルメールを選定する。
【００５５】
同一件名を持つメールは酷似した内容を持つ可能性が高いため、上記のような選定規則により重複した内容の学習サンプルを排除し、結果として、学習サンプルとして選定されるメールが多岐に渡る話題を含むようにすることが可能となる。
【００５６】
あるいは、サンプルメールの添付ファイルが持つ拡張子を属性の例としてもよい。
つまり、選定されるサンプルメールの添付ファイルが持つ拡張子の種類（アプリケーションプログラムの種類）が最多となり、かつ、各拡張子を持つファイルを添付したサンプルメール件数の分散が最小となるようにサンプルメールを選定してもよい。
同一拡張子を持つファイルは文書形式が類似している可能性が高いため、上記のような選定規則により学習サンプルとして選定されるメールが多様な形式の添付ファイルを含むようにすることが可能となる。
【００５７】
あるいは、選定されるサンプルメールが受信メールである場合は、ヘッダフィールドのＦｒｏｍに記載されたメールアドレスのドメインを属性の例としてもよい。
つまり、ヘッダフィールドのＦｒｏｍに記載されたメールアドレスのドメインの種類が最多となり、かつ、各ドメインを持つメールアドレスが記載されたサンプルメール件数の分散が最小となるようにサンプルメールを選定してもよい。
また、選定されるサンプルメールが送信メールである場合は、ヘッダフィールドのＴｏに記載されたメールアドレスのドメインを属性の例としてもよい。
つまり、ヘッダフィールドのＴｏに記載されたメールアドレスのドメインの種類が最多となり、かつ、各ドメインを持つメールアドレスが記載されたサンプルメール件数の分散が最小となるようにサンプルメールを選定してもよい。
同一ドメインが記載された電子メールは内容が類似している可能性が高いため、上記のような選定規則により学習サンプルとして選定されるメールが多岐に渡る話題を含むようにすることが可能となる。
【００５８】
あるいは、サンプルメールのヘッダフィールドＣｏｎｔｅｎｔ−ｔｙｐｅに含まれるｃｈａｒｓｅｔ記載の文字コードの種類を属性の例としてもよい。
つまり、選定されるサンプルメールのヘッダフィールドＣｏｎｔｅｎｔ−ｔｙｐｅに含まれるｃｈａｒｓｅｔ記載の文字コードの種類が最多となり、かつ、各文字コードが記載されたサンプルメール件数の分散が最小となるようにサンプルメールを選定してもよい。
同一文字コードが記載された電子メールは同一言語圏で作成された可能性が高いため、上記のような選定規則により学習サンプルとして選定されるメールが多様な言語を含むようにすることが可能となる。
【００５９】
上記に挙げたサンプル選定規則は優先順位を考慮した上で、組み合わせて設定しても良い。
例えば、多様な件名を持つサンプルメールの選定を最優先し、第二に多様なドメイン、第三に多様な文字コードを持つサンプルメールの選定を優先したい場合の動作を図６を用いて説明する。
【００６０】
まず、学習サンプル選定部１５０は、図５のＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０５の動作を繰り返し、多様な件名のメールを含むようなサンプルメール選定の候補を挙げる（Ｓ４０１）。
候補が１つの場合は（Ｓ４０２）、学習サンプル選定部１５０は、選定メールを確定させて終了する。
候補が複数存在する場合は（Ｓ４０２）、学習サンプル選定部１５０は、その候補の中から多様なドメインを含むように候補を絞り込む（Ｓ４０３）。
更に、候補が複数存在する場合（Ｓ４０４）は、学習サンプル選定部１５０は、多様な文字コードを含むように候補を絞り込む（Ｓ４０５）。
更に、候補が複数存在する場合（Ｓ４０６）は、学習サンプル選定部１５０は、ランダムに候補を一つ選択して終了する（Ｓ４０７）。
【００６１】
さらに好ましくは、メールのテキストサイズがシステム管理者等により予め定められた値以下の小さいメールは、学習サンプルとして選定しないようにしてもよい。
例えば、テキストに含まれる文字数が１０文字以下のメールを選定しないようにしたい場合、テキストがＵＴＦ−８（８−ｂｉｔ  ＵＣＳ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｆｏｒｍａ）によりエンコードされていれば、１文字平均３バイトと考えて３０バイト以下のメールを選定しないようにする、と定めればよい。
サイズが小さいテキストファイルは特徴量をあまり持たないため、使用するアルゴリズムによっては機械学習がうまく行えず、結果として分類精度が低下するということがある。
従って、学習サンプルからサイズが小さいメールを除外することにより、分類精度を高めることが可能となる。
【００６２】
以上で述べたように、実施の形態１においては、メール分類装置１００で使用する学習サンプルを、予め設定された学習サンプル選定規則１９０により自動的に選定することで、人手による学習サンプル作成の手間をかけることなく効率的な学習が行えるような学習サンプル選定が可能となり、結果、短時間の機械学習で分類精度を高める文書分類装置を提供できる。
【００６３】
実施の形態２．
図７は、本実施の形態に係る文書分類装置１００ｂを適用した文書アーカイブシステムを示す構成図である。
文書アーカイブ装置２００ｂとメールアーカイブ装置２００の違いは、入力が文書ファイルが電子メールかの違いである。
つまり、図７に示すように、文書分類装置１００ｂ及び文書アーカイブ装置２００ｂの構成は、図１に示すメール分類装置１００及びメールアーカイブ装置２００と実質的に同じである。
以下、文書アーカイブ装置２００ｂの動作を、メールアーカイブ装置２００との相違点に絞って説明する。
【００６４】
文書アーカイブ装置２００ｂは、文書蓄積用データベース２１０ｂ、および文書分類装置１００ｂを備える。
文書アーカイブ装置２００ｂは、新規入力文書２０１ｂを複製し、文書蓄積用データベース２１０ｂに蓄積する。
文書蓄積用データベース２１０ｂに蓄積された文書には、文書を一意に識別可能とするための文書ＩＤが付与されており、この文書ＩＤにより文書蓄積用データベース２１０ｂに蓄積された文書と分類結果蓄積用データベース１３０に蓄積された文書分類結果とが対応付けられる。
システム管理者は文書蓄積用データベース２１０ｂ、および分類結果蓄積用データベース１３０に問い合わせを行うことで、文書の分類結果の参照、および分類結果をキーとした文書検索が可能である。
文書分類装置１００ｂをシステム管理者により設定された周期毎に起動し、起動周期の間に文書蓄積用データベース２１０ｂに蓄積された文書を分類対象とすることで、継続的に入力される文書全てに対して分類処理を行うような運用が可能である。
【００６５】
文書蓄積用データベース２１０ｂには、蓄積文書に関連付けられた文書ファイル名やその拡張子、文書作成日時、作成者などの付加情報を保持していても良い。
これにより、これらの付加情報を学習サンプル選定規則１９０で使用することが可能となる。
【００６６】
以下では、学習サンプル選定規則１９０のうち、サンプル選定規則１９３の設定方法を説明する。その他の規則はメールアーカイブシステムのときと同様である。
【００６７】
サンプル選定規則１９３は、システムの特性に応じてシステム管理者等が定める。
例えば、学習サンプル用データ抽出部１４０により抽出された文書の中から、サンプル件数決定規則１９２により決定された分類カテゴリ毎のサンプル件数となるように分類カテゴリ毎のサンプル文書をランダムに選定する、あるいは、文書作成日時情報がサンプル文書に設けられている場合は文書作成日時情報に示される日時が新しいものから順に選定するなどの規則を定めることができる。
【００６８】
また、メールアーカイブシステムと同様にサンプル文書の属性に基づいてサンプル文書を選定することが考えられる。
具体的には、サンプル文書のファイル名（タイトル）を属性の例とし、各分類カテゴリにおいて、同一ファイル名を持つサンプル文書が選定される回数を最小にし、かつ、各ファイル名のサンプル文書件数の分散が最小となるように、という条件の下で、サンプル文書を選定してもよい。
同一ファイル名を持つ文書は酷似した内容を持つ可能性が高いため、上記のような選定規則により重複した内容の学習サンプルを排除し、結果として、学習サンプルとして選定される文書が多岐に渡る話題を含むようにすることが可能となる。
【００６９】
あるいは、選定されるサンプル文書が持つ拡張子の種類（アプリケーションプログラムの種類）が最多となり、かつ、各拡張子を持つサンプル文書件数の分散が最小となるようにサンプル文書を選定してもよい。
同一拡張子を持つファイルは文書形式が類似している可能性が高いため、上記のような選定規則により学習サンプルとして選定される文書が多様な形式のファイルを含むようにすることが可能となる。
【００７０】
あるいは、選定されるサンプル文書の作成者の数が最多となり、かつ、各作成者が作成したサンプル文書件数の分散が最小となるようにサンプル文書を選定してもよい。
同一人物が作成した文書は扱う話題が類似している可能性が高いため、上記のような選定規則により学習サンプルとして選定される文書が多岐に渡る話題を含むようにすることが可能となる。
【００７１】
上記に挙げたサンプル文書選定規則は優先順位を考慮した上で、組み合わせて設定しても良い。
例えば、多様なファイル名を持つサンプル文書の選定を最優先し、第二に多様な拡張子を持つサンプル文書の選定を優先するといった規則の設定が可能である。
【００７２】
以上で述べたように、実施の形態２においては、文書分類装置１００ｂで使用する学習サンプルを、予め設定された学習サンプル選定規則１９０により自動的に選定することで、人手による学習サンプル作成の手間をかけることなく効率的な学習が行えるような学習サンプル選定が可能となり、結果、短時間の機械学習で分類精度を高める文書分類装置を提供できる。
【００７３】
以上、実施の形態１及び２では、入力された文書を複数の分類カテゴリに分類する文書分類装置であって、
複数のサンプル文書を入力する手段と、
予め分類カテゴリ毎に設定されたサンプル抽出条件により、サンプル抽出条件に合致するサンプル文書を対応する分類カテゴリのサンプル文書として抽出する手段と、
抽出されたサンプル文書から、予め設定しておいた学習サンプル選定規則に従って、各分類カテゴリで使用する学習サンプル文書を選定する手段と、
分類カテゴリ毎に選定された学習サンプル文書を用いて少なくとも１つのアルゴリズムによる機械学習を行うことにより、分類ルールを生成または更新する手段と、
１つ以上の分類対象文書を入力する手段と、
前記分類ルールを用いて、入力された分類対象文書を複数の分類カテゴリに分類する手段と、
分類対象文書の分類結果を出力する手段とを有する文書分類装置を説明した。
【００７４】
また、実施の形態１及び２では、
前記学習サンプル選定規則は、
機械学習に使用する全分類カテゴリの学習サンプル合計件数の上限値を決定するサンプル合計件数上限値決定規則と、
サンプル合計件数上限値決定規則により決定された学習サンプル合計件数上限値を元に、機械学習に使用する分類カテゴリ毎のサンプル件数を決定するサンプル件数決定規則と、
サンプル件数決定規則により決定された分類カテゴリ毎のサンプル件数となるように、分類カテゴリ毎のサンプル文書を選定するサンプル選定規則と
の３つの規則からなり、
前記学習サンプル文書を選定する手段は、
サンプル合計件数上限値決定規則により、機械学習に使用する全分類カテゴリの学習サンプル合計件数上限値を決定する手段と、
サンプル件数決定規則により、機械学習に使用する分類カテゴリ毎のサンプル件数を決定する手段と、
サンプル選定規則により、分類カテゴリ毎に抽出されたサンプル文書を選定する手段と、
から成ることを説明した。
【００７５】
また、実施の形態１及び２では、
前記サンプル合計件数上限値決定規則は、
機械学習に使用する全分類カテゴリの学習サンプル合計件数上限値をある定数として指定し、
前記複数のサンプル文書を入力する手段において入力されたサンプル件数が学習サンプル合計件数上限値として指定した定数に満たない場合に限り、学習サンプル合計件数上限値を入力されたサンプル件数として指定する規則であることを説明した。
【００７６】
また、実施の形態１及び２では、
前記サンプル合計件数上限値決定規則は、
機械学習に使用する全分類カテゴリの学習サンプル合計件数上限値を、前記複数のサンプル文書を入力する手段において入力されたサンプル件数に予め定めておいたサンプル文書使用率を乗じた値として決定する規則であることを説明した。
【００７７】
また、実施の形態１及び２では、
前記サンプル件数決定規則は、
各分類カテゴリのサンプル件数の合計が前記学習サンプル合計件数上限値と等しくなる、という条件の下で、サンプル文書が最も多いカテゴリと最も少ないカテゴリでのサンプル件数の差が最小となるように、かつ、各分類カテゴリのサンプル件数の分散が最小となるように、各分類カテゴリのサンプル件数を決定する規則であることを説明した。
【００７８】
また、実施の形態１及び２では、
前記サンプル件数決定規則は、
各分類カテゴリのサンプル件数が全て等しくなる、という条件の下で、各分類カテゴリのサンプル件数の合計が前記学習サンプル合計件数上限値に最も近づくように、各分類カテゴリのサンプル件数を決定する規則であることを説明した。
【００７９】
また、実施の形態１及び２では、
前記サンプル件数決定規則は、
各分類カテゴリのサンプル件数の合計が前記学習サンプル合計件数上限値と等しくなる、という条件の下で、前記複数のサンプル文書を入力する手段において入力された各分類カテゴリのサンプル文書の件数比率と、各分類カテゴリのサンプル文書として抽出されたサンプル文書の件数比率が等しくなるように、各分類カテゴリのサンプル件数を決定する規則であることを説明した。
【００８０】
また、実施の形態１及び２では、
前記サンプル選定規則は、各分類カテゴリのサンプル文書をランダムに選定する規則であることを説明した。
【００８１】
また、実施の形態１及び２では、
前記文書分類装置は入力されたサンプル文書の作成日時に関する情報を保有しており、
前記サンプル選定規則は、作成日時が新しいサンプル文書から順に選び出す規則であることを説明した。
【００８２】
また、実施の形態１では、
前記サンプル文書と前記分類対象文書が電子メールであって、
前記サンプル選定規則は、送信日時が新しいサンプル電子メールから順に選び出す規則であることを説明した。
【００８３】
また、実施の形態２では、
前記文書分類装置は入力されたサンプル文書の文書ファイル名に関する情報を保有しており、
前記サンプル選定規則は、各分類カテゴリにおいて、同一文書ファイル名を持つサンプル文書が選定される回数を最小にし、かつ、各文書ファイル名を持つサンプル件数の分散が最小となるようにサンプル文書を選定する規則であることを説明した。
【００８４】
また、実施の形態１では、
前記サンプル文書と前記分類対象文書が電子メールであって、
前記サンプル選定規則は、
各分類カテゴリにおいて、同一件名を持つサンプル電子メールが選定される回数を最小にし、かつ、各件名を持つサンプル電子メール件数の分散が最小となるようにサンプル電子メールを選定する規則であることを説明した。
【００８５】
また、実施の形態２では、
前記文書分類装置は入力されたサンプル文書に対して作成アプリケーションの種類を示すアプリケーション情報を保有しており、
前記サンプル選定規則は、各分類カテゴリにおいて、選定されるサンプル文書が持つアプリケーション情報の種類が最多となり、かつ、各アプリケーション情報を持つサンプル件数の分散が最小となるようにサンプル文書を選定する規則であることを説明した。
【００８６】
また、実施の形態１では、
前記サンプル文書と前記分類対象文書が電子メールであって、
前記サンプル選定規則は、各分類カテゴリにおいて、選定されるサンプル電子メールの添付ファイルが持つアプリケーション情報の種類が最多となり、かつ、各アプリケーション情報を持つファイルを添付したサンプル電子メール件数の分散が最小となるようにサンプル電子メールを選定する規則であることを説明した。
【００８７】
また、実施の形態２では、
前記文書分類装置は入力されたサンプル文書の作成者を示す情報を保有しており、
前記サンプル選定規則は、各分類カテゴリにおいて、選定されるサンプル文書の作成者の数が最多となり、かつ、各作成者が作成したサンプル件数の分散が最小となるようにサンプル文書を選定する規則であることを説明した。
【００８８】
また、実施の形態１では、
前記サンプル文書と前記分類対象文書が電子メールであって、
前記サンプル選定規則は、各分類カテゴリにおいて、電子メールの特定のヘッダフィールドに記載されたメールアドレスに関して、同一ドメインを持つサンプル電子メールが選定される回数を最小にし、かつ、各ドメインを持つサンプル電子メール件数の分散が最小となるようにサンプル電子メールを選定する規則であることを説明した。
【００８９】
また、実施の形態１では、
前記サンプル文書と前記分類対象文書が電子メールであって、
前記サンプル選定規則は、各分類カテゴリにおいて、同一文字コードで作成されたサンプル電子メールが選定される回数を最小にし、かつ、同一文字コードで作成されたサンプル電子メール件数の分散が最小となるようにサンプル電子メールを選定する規則であることを説明した。
【００９０】
また、実施の形態１及び２では、
前記サンプル選定規則は、前記サンプル文書のサイズが予め定められた値以下の文書をサンプル文書として選定しないための規則であることを説明した。
【００９１】
最後に、実施の形態１及び２に示したメール分類装置１００及び文書分類装置１００ｂのハードウェア構成例について説明する。
図８は、実施の形態１及び２に示すメール分類装置１００及び文書分類装置１００ｂのハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図８の構成は、あくまでもメール分類装置１００及び文書分類装置１００ｂのハードウェア構成の一例を示すものであり、メール分類装置１００及び文書分類装置１００ｂのハードウェア構成は図８に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
【００９２】
図８において、メール分類装置１００及び文書分類装置１００ｂは、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。
ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介して、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９１３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。
更に、ＣＰＵ９１１は、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード（登録商標）読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
実施の形態１及び２で説明した「分類結果蓄積用データベース１３０」、「分類ルール記憶部１７０」、「条件規則記憶部１９５」は、ＲＡＭ９１４、磁気ディスク装置９２０等により実現される。
通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力装置の一例である。
【００９３】
通信ボード９１５は、図１に示すように、例えばメールサーバに接続されている。また、通信ボード９１５は、例えば、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、インターネット、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、ＳＡＮ（ストレージエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。
【００９４】
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。
プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１がオペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２を利用しながら実行する。
【００９５】
また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１に実行させるオペレーティングシステム９２１のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。
また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１による処理に必要な各種データが格納される。
【００９６】
また、ＲＯＭ９１３には、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムが格納され、磁気ディスク装置９２０にはブートプログラムが格納されている。
メール分類装置１００及び文書分類装置１００ｂの起動時には、ＲＯＭ９１３のＢＩＯＳプログラム及び磁気ディスク装置９２０のブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステム９２１が起動される。
【００９７】
上記プログラム群９２３には、実施の形態１及び２の説明において「〜部」（「分類ルール記憶部１７０」、「条件規則記憶部１９５」以外、以下も同様）として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
【００９８】
ファイル群９２４には、実施の形態１及び２の説明において、「〜の選定」、「〜の選択」、「〜の抽出」、「〜の判断」、「〜の決定」、「〜の学習」、「〜の比較」、「〜の生成」、「〜の更新」、「〜の設定」、「〜の登録」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、実施の形態１及び２で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００９９】
また、実施の形態１及び２の説明において「〜部」として説明しているものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。
すなわち、実施の形態１及び２で説明したフローチャートに示すステップ、手順、処理により、本発明に係るデータ処理方法を実現することができる。
また、「〜部」として説明しているものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、実施の形態１及び２の「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、実施の形態１及び２の「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【０１００】
このように、実施の形態１及び２に示すメール分類装置１００及び文書分類装置１００ｂは、処理装置たるＣＰＵ、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータであり、上記したように「〜部」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
【符号の説明】
【０１０１】
１００  メール分類装置、１００ｂ  文書分類装置、１１０  分類対象データ抽出部、１２０  分類部、１３０  分類結果蓄積用データベース、１４０  学習サンプル用データ抽出部、１５０  学習サンプル選定部、１６０  学習部、１７０  分類ルール記憶部、１８０  学習サンプル抽出条件、１９０  学習サンプル選定規則、１９１  サンプル合計件数上限値決定規則、１９２  サンプル件数決定規則、１９３  サンプル選定規則、１９５  条件規則記憶部、２００  メールアーカイブ装置、２００ｂ  文書アーカイブ装置、２０１  新規入力メール、２０１ｂ  新規入力文書、２１０  メール蓄積用データベース、２１０ｂ  文書蓄積用データベース、３０１  組織、３０２  組織、３０３  組織、３１１  メールサーバ、３１２  メールサーバ、３１３  メールサーバ、３２１  ユーザ端末、３２２  ユーザ端末、３２３  ユーザ端末、３３０  ネットワーク。
【図１】
2011052025.tif 000003
【図２】
2011052025.tif 000004
【図３】
2011052025.tif 000005
【図４】
2011052025.tif 000006
【図５】
2011052025.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【手続補正書】
【提出日】平成24年12月25日(2012.12.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類ルールに従って、データを複数カテゴリのうちのいずれかのカテゴリに分類する分類部と、
サンプルデータを用いた学習を行って、前記分類部が用いる分類ルールを新たに生成する学習部と、
前記学習部の学習に用いるサンプルデータをカテゴリごとに抽出するサンプルデータ抽出部と、
サンプルデータの選定総数の上限値とサンプルデータの選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を記憶するサンプルデータ選定基準情報記憶部と、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、前記サンプルデータ抽出部により抽出されたサンプルデータの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに前記学習部の学習に用いるサンプルデータを選定するサンプルデータ選定部とを有し、
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種の属性を持つ複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でサンプルデータの属性の種類数が最大となり属性間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、対応するカテゴリの複数のサンプルデータの中から、前記複数のサンプルデータに含まれている全ての属性について属性ごとに１つのサンプルデータを選択し、
選択したサンプルデータの数がカテゴリに指定されている選定数以上であれば、選択したサンプルデータの中から選定数に一致するようにランダムに学習に用いるサンプルデータを選定し、
選択したサンプルデータの数がカテゴリに指定されている選定数未満であれば、選択したサンプルデータを学習に用いるサンプルデータとして選定するとともに、未選択のサンプルデータの中から前記未選択のサンプルデータに含まれている全ての属性について属性ごとに１つのサンプルデータを選択して不足分のサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記サンプルデータ抽出部は、
各々に日時情報が設定されている複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
同一属性のサンプルデータが複数存在する場合に、日時情報に示される日時が新しい順にサンプルデータを選択することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記サンプルデータ選定基準情報記憶部は、
サンプルデータの選定総数を前記上限値に一致させカテゴリ間の選定数の差を最小にするという選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を記憶しており、
前記サンプルデータ選定部は、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値に一致しカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリＡのサンプルデータの抽出数がａ個であり、カテゴリＢのサンプルデータの抽出数がｂ個であり、サンプルデータの選定総数の上限値がｃ個であり、ｃ≦ａ＋ｂである場合に、
１）ａ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ａ
ｂ’＝ｃ−ａ
２）ｂ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ｂ
ｂ’＝ｃ−ｂ
３）上記１）、２）以外のときに、
ａ’＝ｃ／２
ｂ’＝ｃ／２
によりカテゴリＡの選定数ａ’及びカテゴリＢの選定数ｂ’を計算することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記サンプルデータ選定基準情報記憶部は、
サンプルデータの選定総数を前記上限値の範囲で最大とし全てのカテゴリで選定数を同数とするという選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を記憶しており、
前記サンプルデータ選定部は、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲で最大となり全てのカテゴリで同数となる選定数を計算することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリＡのサンプルデータの抽出数がａ個であり、カテゴリＢのサンプルデータの抽出数がｂ個であり、サンプルデータの選定総数の上限値がｃ個であり、ｃ≦ａ＋ｂである場合に、
１）ａ＜ｃ／２のときに、
ａ’＝ａ
ｂ’＝ａ
２）ｂ＜ｃ／２のとき
ａ’＝ｂ
ｂ’＝ｂ
３）上記１）、２）以外のときに、
ａ’＝ｃ／２
ｂ’＝ｃ／２
によりカテゴリＡの選定数ａ’及びカテゴリＢの選定数ｂ’を計算することを特徴とする請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記サンプルデータ選定部は、
前記サンプルデータ抽出部により抽出されたサンプルデータの抽出総数がサンプルデータの選定総数の上限値未満である場合は、サンプルデータの選定総数がサンプルデータの抽出総数の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種のタイトルが示される複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でタイトルの種類数が最大となりタイトル間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種のデータ作成者が示される複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でデータ作成者の種類数が最大となりデータ作成者間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種のドメインに属する複数のメールアドレスが示される複数の電子メールを複数のサンプルデータとして抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でドメインの種類数が最大となりドメイン間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種のアプリケーションプログラムに対応付けられている複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でアプリケーションプログラムの種類数が最大となりアプリケーションプログラム間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
前記サンプルデータ抽出部は、
一つのカテゴリに対して、複数種の文字コードで作成された複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定部は、
カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内で文字コードの種類数が最大となり文字コード間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１４】
前記分類部は、
周期ごとに入力されるデータを複数カテゴリのいずれかのカテゴリに分類し、
前記サンプルデータ選定基準情報記憶部は、
各周期で入力されたデータ数に所定の比率を乗じた値をサンプルデータの選定総数とするサンプルデータ選定基準情報を記憶しており、
前記サンプルデータ選定部は、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、周期ごとに、入力されたデータ数に前記所定の比率を乗じた値をサンプルデータの選定総数として計算し、計算したサンプルデータの選定総数を用いて、前記学習部の学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１５】
コンピュータが、分類ルールに従って、データを複数カテゴリのうちのいずれかのカテゴリに分類する分類処理と、
前記コンピュータが、サンプルデータを用いた学習を行って、データの分類に用いる分類ルールを新たに生成する学習処理と、
前記コンピュータが、前記学習に用いるサンプルデータをカテゴリごとに抽出するサンプルデータ抽出処理と、
サンプルデータの選定総数の上限値とサンプルデータの選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報に基づき、前記コンピュータが、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、抽出されたサンプルデータの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに学習に用いるサンプルデータを選定するサンプルデータ選定処理とを有し、
前記サンプルデータ抽出処理において、
前記コンピュータは、一つのカテゴリに対して、複数種の属性を持つ複数のサンプルデータを抽出し、
前記サンプルデータ選定処理において、
前記コンピュータは、カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でサンプルデータの属性の種類数が最大となり属性間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１６】
分類ルールに従って、データを複数カテゴリのうちのいずれかのカテゴリに分類する分類処理と、
サンプルデータを用いた学習を行って、前記分類処理に用いる分類ルールを新たに生成する学習処理と、
前記学習処理の学習に用いるサンプルデータをカテゴリごとに抽出するサンプルデータ抽出処理と、
サンプルデータの選定総数の上限値とサンプルデータの選定基準が示されているサンプルデータ選定基準情報を読み出す読み出し処理と、
前記サンプルデータ選定基準情報に基づき、サンプルデータの選定総数が前記上限値の範囲内で最大になりカテゴリ間の差が最小となる選定数をカテゴリ単位で計算し、前記サンプルデータ抽出処理により抽出されたサンプルデータの中からカテゴリ単位の選定数に従いカテゴリごとに前記学習処理の学習に用いるサンプルデータを選定するサンプルデータ選定処理とをコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記サンプルデータ抽出処理部において、
前記コンピュータに、一つのカテゴリに対して、複数種の属性を持つ複数のサンプルデータを抽出させ、
前記サンプルデータ選定処理において、
前記コンピュータに、カテゴリごとに、指定されている選定数の範囲内でサンプルデータの属性の種類数が最大となり属性間のサンプルデータ選定数の差が最小となるように学習に用いるサンプルデータを選定させることを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
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